Эксперты лаборатории Касперского обнаружили новый Andriod-троян

Эксперты лаборатории Касперского обнаружили новый Andriod-троян

Эксперты лаборатории Касперского обнаружили новый Andriod-троян

Исследователи Лаборатории Касперского столкнулись с новой угрозой для Android, трояном, который взламывает маршрутизаторы и изменяет настройки DNS в целях перенаправления трафика на вредоносные веб-сайты.

Троян получил название «Switcher», он замаскирован под Android-клиент китайской поисковой системы Baidu и китайское приложение для обмена информацией о сети Wi-Fi. После того, как пользователь установит одно из этих приложений, вредоносная программа пытается угадать имя пользователя и пароль маршрутизатора, к которому подключено зараженное Android-устройство.

Switcher включает в себя список из более чем двух десятков комбинаций имени пользователя и пароля, которые могут дать доступ к интерфейсу администрирования маршрутизатора. Среди них, например: admin:admin, admin:123456 или admin:00000000.

«С помощью JavaScript он пытается залогиниться, используя различные комбинации логинов и паролей. Судя по жестко заданным названиям полей ввода и по структурам HTML-документов, к которым троянец пытается получить доступ, используемый код JavaScript работает только с веб-интерфейсами Wi-Fi маршрутизаторов производителя TP-LINK» - пишет в своем блоге Никита Бучка, эксперт по мобильным угрозам Лаборатории Касперского.

Если вредоносу удается получить доступ к интерфейсу администрирования, он заменяет первичные и вторичные DNS на следующие адреса: 101.200.147.153, 112.33.13.11 и 120.76.249.59. Первый адрес идет вариантом по умолчанию, а два других для конкретных интернет-провайдеров.

«В коде, выполняющем эти действия, разобраться сложно, поскольку он предназначен для работы на моделях маршрутизаторов и работает в асинхронном режиме» - добавляет Бучка.

«Trojan.AndroidOS.Switcher не нападает напрямую на пользователей. Вместо этого он нацеливается сразу на целую сеть, так что все пользователи сети оказываются уязвимы к атакам самого разного рода – от фишинга до вторичного заражения».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru